飞机先生
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无论是理想，或者是小鹏 VLA ，在适配 Orin 平台老用户中都遇到同一个问题：模型本身没法直接迁移，大家基本重新都花了一遍精力，在Orin平台重新做了一遍。
甚至不排除，Orin用户跑出来的味道和旗舰版本不一定完全类似，或者完全就是阉割，可能很多细节体验都不一样。
我简单和大家做个比方：
这次自研芯片后这几家，都是先用大厨（教师模型）做出顶级味道，再训练学徒（学生模型）复刻，学徒训练的时候，就提前想好最终上菜的容器有多小、能装多少东西（比如硬件约束了多少）。
所以这个做菜思路可以复制，是同源的，但是来到Orin后其他全变了。
容器换成 Orin后，相当于盘子尺寸、烤箱功率全都变了。学徒的饭量、配方、调味比例，都要重新调整。不能直接拿适配大烤箱的配方，直接放到小烤箱里烤。思路可以学，但菜必须重新做。
所以传统模型蒸馏。比如拿一个大教师模型，直接把它的输出答案喂给小模型，一次性训练完事，这种就行不通。
理想这次提到一个新架构，就是教师模型先做架构搜索，先找一个最适配 Orin 芯片特性的网络骨架，用离线蒸馏，老师拿着全套习题集，一次性把解题思路、中间思考过程全部写好，给学生刷题。
理想还提出一个在线蒸馏的方法，就是在训练的时候，让教师模型和学生模型同时跑，实时对比两者的输出差异，教师模型会实时评判对错，持续给反馈。
最后做量化，让学生模型从训练阶段就适应压缩带来的精度损失，更好的跑在 Orin 上。
所以很多人会误以为，给 Orin 老车做 VLA，只是把新平台大模型简单裁剪、砍参数，做降级阉割，为什么要等这么久。
其实各家都在以强能力的教师模型为知识蓝本，从零训练、孵化出一个适配 Orin 硬件限制的全新学生模型，都是真金白银的投入，相当于让 VLA 能力在 Orin 平台上真正 “重生”了一次！
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